Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136

## Analisis perbandingan tingkat akurasi model Financial Distress pada perusahaan sektor transportasi dan Logistik
Hardiansyah Yuris Wirawan 1 , Dewi Cahyani Pangestuti 2
Hardiansyah.yuris@upnvj.ac.id , Dewichepe@upnvj.ac.id *Penulis Korespondensi Diajukan : 31 Agustus 2022 Disetujui : 18 September 2022 Dipublikasi
: 1 Oktober 2022

## ABSTRACT
Data  on  the  average  profit  and  loss  and  the  movement  of  sectoral  growth  in transportation and logistics sector companies which experienced a decline indicate that investor  confidence  in  these  sectors  is  decreasing.  The  purpose  of  this  study  was  to determine  whether  there  were  differences  in  the  prediction  results  of  the  financial distress  model  and  to  find  out  how  much  accuracy  each  prediction  model  tested  and which model had the highest level of accuracy. The sample in this study was selected by purposive  sampling  technique  and  obtained  a  total  of  22  companies  that  became  the research sample. The research method uses a non-parametric test, namely the Kruskal- Wallis test and the level of accuracy test. The results of this study  conclude that based on  statistical  tests  there  are  significant  differences  in  the  use  of  financial  distress prediction models. In addition, the accuracy test states that the model with the highest level  of  accuracy  is  produced  by  the  Taffler  model  with  an  accuracy  of  76.14%, followed by the Grover model with an accuracy of 69.32% and finally the Fulmer model with an accuracy of 63.64%.
Keywords: Financial  Distress;  Level  of  Accuracy;  Fulmer  Model;  Grover  Model; Taffler Model

## PENDAHULUAN
Salah  satu  sektor  yang  penting  dalam  membangun  ekonomi  Indonesia  adalah sektor  transportasi  dan  logistik.  Permintaan  dari  pasar  domestik  akan  jasa  transportasi darat, udara, serta laut masih cukup besar hingga menjadikannya sebagai sektor paling berpeluang  untuk  investasi  (Effendi,  2018).  Hal  ini  didukung  dengan  pernyataan  dari Kementerian  Investasi  (2019)  bahwa  tingkat  pertumbuhan  sektor  transportasi  dan logistik  termasuk  yang  terbesar  dibanding  sektor  lainnya.  Kementerian  Investasi menjelaskan  bahwa  faktor  yang  menjadi  ketertarikan  investor  asing  salah  satunya adalah  pembangunan  infrastruktur  yang  memadai.  Selain  itu,  penyebab  turunnya pertumbuhan sektor transportasi dan logistik juga dikarenakan sektor ini mudah goyang akan  isu-isu  yang  beredar  di  masyarakat,  adanya  masalah  perekonomian,  serta  faktor lainnya yang terjadi secara internasional dan nasional (Ari, 2017). Hal ini dapat terlihat dari  rata-rata  nilai  laba/rugi  perusahaan  yang  ada  di  sektor  transportasi  dan  logistik periode 2017-2021.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136

## Sumber: www.idx.co.id
Gambar 1. Grafik rata-rata nilai laba/rugi perusahaan sektor transportasi dan logistik periode tahun 2017-2021
Berdasarkan  data  pergerakan  pertumbuhan  sektoral  dan  rata-rata  laba  rugi perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik,  dapat  menjadi  gambaran  bahwasannya sektor  ini  sedang  mengalami  penurunan  pertumbuhan.  Hal  ini  dapat  menjadi  indikator bahwa  kepercayaan  investor  atas  investasinya  di  sektor  tersebut  berkurang.  Investor merasa  tidak  puas  dengan  kinerja  perusahaan  selama  periode  tersebut  sehingga  ada kemungkinan investor akan beralih ke sektor lainnya yang dirasa lebih menguntungkan. Selain  itu  dengan  adanya  stagnansi  serta  fluktuasi  ekonomi  internasional  pada  tahun 2017  hingga  2019,  pandemi  covid-19  dan  pembatasan  sosial  pada  tahun  2020,  serta depresiasi rupiah dan melemahnya komoditas sektoral menyebabkan turunnya laba/rugi perusahaan,  sehingga  menjadi  tantangan  berat  bagi  sektor  transportasi  dan  logistik. Turunnya laba/rugi perusahaan pada sektor tersebut dapat menjadi indikasi bahwa rata- rata  perusahaan  transportasi  dan  logistik  sedang  mengalami financial  distress atau kesulitan  keuangan.  Menimbang  bahwa  pentingnya  sektor  ini  bagi  perekonomian Indonesia,  maka perlu  diketahui  bagaimana potensi perusahaan sektor transportasi dan logistik  yang  mengalami  kesulitan  keuangan  agar  dapat  menilai  bagaimana  kesehatan keuangan perusahaan sektor tersebut.
Terdapat  beberapa  model  analisis  dan  perhitungan  prediksi financial  distress yang  dikembangkan  oleh  beberapa  peneliti.  Ada  beberapa  peneliti  mengembangkan model  prediksi  dengan  cara  menambah  atau  mengurangi  variabel  dari  rasio  keuangan yang dipakai pada model Altman 1968. Hingga terciptanya beberapa model baru selain Altman  yang  paling  sering  digunakan  seperti  Model  Altman  Modifikasi,  Model Springate,  dan  Model  Zmijewski.  Adapun  model  yang  paling  jarang  digunakan  oleh peneliti  seperti  Model  Fulmer,  Model  Grover,  dan  Model  Taffler.  Keenam  model tersebut  termasuk  ke  dalam  jenis Model  Discriminant  Analysis (MDA).  Setiap  model prediksi financial  distress sudah  pasti  memiliki  tingkat  akurasi  yang  berbeda-beda (Kusumaningrum,  2021).  Perbedaan  penggunaan  rasio  keuangan  serta  hasil  tingkat akurasi setiap model dapat dijadikan pertimbangan bagi perusahaan atau pihak lainnya agar dapat menghasilkan prediksi dengan nilai yang terbaik.
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  penelitian  Farha  (2022),  Indriyanti  (2019),  dan Kusumaningrum (2021), Model Grover menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi
2017 2018 2019 2020 2021 RATA-RATA (170.508) (50.053) (71.227) (1.905.083 (1.181.118 (2.500.000) (2.000.000) (1.500.000) (1.000.000) (500.000) - 500.000 (da lam ju taan ru p iah ) Rata-rata Nilai Laba/Rugi Perusahaan Sektor Transportasi dan Logistik
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
dibandingkan  Model  Fulmer  dan  Model  Taffler  yang  diteliti.  Sehingga  Model  Grover sangat  cocok  untuk  diaplikasikan  dalam  memprediksi  perusahaan  yang  sedang mengalami financial distress . Masing-masing persentase tingkat akurasi Model Grover yang  dihasilkan  dari  penelitiannya  adalah  sebesar  96%,  76,67%,  dan  82%.  Pada penelitian  oleh  Putri  &  Werastuti  (2021),  dengan  membandingkan  Model  Fulmer  dan Grover,  disimpulkan  bahwa  Model  Fulmer  menghasilkan  persentase  prediksi  lebih besar  dengan  nilai  sebesar  84,68%  dibandingkan  Model  Grover  yang  hanya menghasilkan  persentase  sebesar  78,23%.  Selanjutnya  hasil  penelitian  menurut Gunawan (2021) serta Masdiantini & Warasniasih (2020),  menyebutkan bahwa Model Taffler  lebih  baik  untuk  memprediksi financial  distress dikarenakan  hasil  persentase prediksi yang lebih tinggi dibanding model lainnya.
Dari hasil penelitian sebelumnya, dapat diketahui bahwa Model Fulmer, Model Grover, serta Model Taffler menghasilkan persentase hasil prediksi yang cukup tinggi. Tetapi  penelitian  dari  berbagai  sumber  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  dari hasil  persentase  dan  tingkat  akurasi  masing-masing  model.  Selain  itu  ketiga  model  ini juga  jarang  digunakan  oleh  peneliti  dalam  memprediksi financial  distress .  Adanya pandemi  yang  terjadi  pada  tahun  2020  menyebabkan  rata-rata  laba/rugi  perusahaan sektor  transportasi  dan  logistik  anjlok,  walaupun  pemerintah  sudah  berusaha mengurangi kerugian dengan cara memberikan subsidi dan pembebasan biaya di setiap sub sektor transportasi dan logistik pada tahun 2020. Dengan adanya fenomena tersebut dapat  menjadi  indikasi  bahwa  sektor  transportasi  dan  logistik  sedang  mengalami kesulitan  keuangan.  Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui perbedaan  hasil  prediksi financial  distress pada  perusahaan  sektor  transportasi  dan logistik  menggunakan  model  Fulmer,  model  Grover,  dan  model  Taffler  serta mengetahui besarnya tingkat keakuratan dari  model Fulmer, model Grover, dan model Taffler pada perusahaan sektor transportasi dan logistik periode tahun 2017-2020.

## STUDI LITERATUR

## Teori sinyal
Teori  ini  dikemukakan  oleh  Spence  yang  mendefinisikan  sinyal  sebagai  upaya seorang informan untuk secara akurat menggambarkan suatu masalah  kepada pihak lain sehingga pihak lain bersedia untuk berinvestasi bahkan ketika situasi sedang tidak pasti. Berikutnya,  sesuai  dengan  pemahaman  terhadap  sinyal  tersebut,  pihak  penerima informasi  akan  menyesuaikan  perilakunya  sesuai  dengan  sinyal  yang  mereka  terima (Syaizamari,  2017).  Menurut  Brigham  &  Houston  (2019  hlm.  500),  teori  sinyal mengacu  pada  pemberian  petunjuk  kepada  investor  tentang  potensi  masa  depan perusahaan oleh orang dari dalam perusahaan. Biasanya pihak pengirim akan memberi sinyal  informasi  tersebut  dan  penerima  harus  memilih  cara  penafsiran  mereka  sendiri terhadap sinyal yang diberikan (Setiawanta & Hakim, 2019).
Hubungan  terjadinya financial  distress dan  teori  sinyal  ini  adalah  laporan keuangan  yang  disajikan  oleh  manajemen  dapat  mengindikasikan  perusahaan  tersebut berada pada tahap financial distress atau tidak. Hal tersebut dapat dijadikan sinyal bagi berbagai pihak yang berkepentingan untuk melakukan analisis atau menilai perusahaan terkait  sedang  mengalami financial  distress dengan  capaian  serta  performa  keuangan perusahaan.

## Teori agensi
Pada  tahun  1951,  Jensen  dan  Meckling  mencetuskan  pertama  kalinya  teori agensi atau  teori keagenan. Teori agensi ini menjelaskan bagaimana keterkaitan  antara
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
pihak manajemen perusahaan yang berperan sebagai agent dan pemilik atau pemegang saham  sebagai principal .  Menurut  Masak  &  Noviyanti  (2019) agent yang  dipilih  oleh principal atau pemegang saham akan diberikan sebuah wewenang berupa pengambilan keputusan  yang  berhubungan  dengan  aktivitas  operasional  perusahaan.  Hal  itu  tentu dengan persetujuan dan ketentuan yang telah disepakati oleh agent dan principal . Hubungan antara teori keagenan dan financial distress adalah ketika perusahaan menyembunyikan  informasi  penting  kepada principal seperti  perusahaan  tidak memberitahu  bahwa  mereka  sedang  mengalami  kesulitan  dalam  hal  keuangan  dan perusahaan  tidak  mampu  menciptakan  laba  dikarenakan  tingginya  utang  yang dihasilkan.  Selain  itu,  adanya  biaya  keagenan  yang  diakibatkan  penyalahgunaan wewenang agent dalam  pengambilan  keputusan  juga  dapat  menyebabkan  terjadinya risiko financial distress .

## Manajemen risiko
Manajemen  risiko  merupakan  kegiatan  menjalankan  fungsi  manajemen  dalam manajemen  risiko,  khususnya  risiko  yang  dihadapi  organisasi/usaha,  keluarga  dan masyarakat.  Oleh  karena  itu  dalam  pelaksanaannya,  manajemen  risiko  ini  mencakup kegiatan  perencanaan,  pengorganisasian,  penyusunan,  pengarahan  atau  koordinasi, pemantauan  dan  evaluasi  program  manajemen  risiko  (Pangestuti,  2018  hlm.  8).  Ada beberapa  tipe  risiko  yang  dapat  diukur  oleh  manajemen  dan  berhubungan  dengan financial distress , antara lain seperti risiko pasar, risiko perubahan tingkat bunga, risiko operasional, serta risiko kredit.
Adapun hubungan antara tipe-tipe risiko yang telah disebutkan dengan financial distress adalah  jika  perusahaan  tidak  dapat  mengatur  atau  mengatasi  risiko  yang  ada dengan  baik,  maka  perusahaan-perusahaan  tersebut  kemungkinan  dapat  terdampak financial  distress atau  kebangkrutan  dalam  beberapa  periode  ke  depan  dikarenakan kelalaian dalam mengatur risiko-risiko yang ada.

## Laporan keuangan
Sebuah  ringkasan  berupa  laporan  dari  suatu  proses  pencatatan  transaksi- transaksi  keuangan  yang  terjadi  selama  periode  berjalan  merupakan  pengertian  dari laporan  keuangan  (Baridwan,  2015).  Setiap  perusahaan  wajib  mencatat  segala  jenis kegiatan yang dilakukan perusahaan dalam bentuk laporan. Laporan ini dapat dijadikan sebagai  acuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  perusahaan,  karena  itu  penting  bagi  sebuah perusahaan untuk memiliki laporan. Untuk kemudahan pencatatan, setiap aktivitas yang terjadi  di  perusahaan  dikonversikan  ke  dalam  mata  uang  nominal    sehingga pelaporannya  dapat  diukur  dengan  parameter  yang  sama,  maka  disusunlah  laporan keuangan.

## Financial distress
Financial  Distress merupakan  suatu  kondisi  di  mana  arus  kas  operasi perusahaan  tidak  cukup  untuk  membayar  kewajiban  saat  ini  (seperti  utang  atau  beban bunga)  dan  perusahaan  terpaksa  mengambil  tindakan  korektif  atau  perbaikan  (Indri, 2018  hlm.  103).  Kesulitan  keuangan  merupakan  masalah  likuiditas  serius  yang  tidak dapat  diselesaikan  tanpa  perubahan  besar  dalam  operasi  dan  struktur  perusahaan. Menurut  (Hanafi,  2016  hlm.  261) Financial  distress didefinisikan  sebagai  jenis kesulitan  yang  dialami  oleh  suatu  perusahaan,  mulai  dari  masalah  likuiditas  atau kesulitan  keuangan  yang  paling  ringan,  hingga  kebangkrutan  atau  kesulitan  keuangan yang parah.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136

## Kebangkrutan
Menurut  Irama  (2018)  kebangkrutan  adalah  kegagalan  perusahaan  dalam menciptakan  profit  dari  aktivitas  penjualannya  sehingga  tidak  mampu  melunasi kewajibannya.  Kegagalan  tersebut  dapat  terjadi  dikarenakan  adanya  masalah  likuiditas perusahaan atau masalah besar seperti keadaan tidak solvabel karena utang perusahaan yang  melonjak  tinggi  pada  beberapa  periode.  Pada  umumnya,  kebangrutan  suatu perusahaan  ditandai  dengan  kesulitan  perusahaan  membayar  liabilitas  yang  ada, sehingga perusahaan secara tidak langsung sulit menjalankan aktivitas operasional dan penjualannya sekaligus.

## Model prediksi financial distress
Model  peringatan  dini  ( early  warning  system )  merupakan  sebutan  lain  dari model  prediksi financial  distress yang  memberikan  tren  dan  perilaku  tertentu  untuk mendeteksi  gejala financial  distress sedini  mungkin  untuk  meminimalkan  risiko kebangkrutan  (Heni,  2017).  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  tiga  model  prediksi financial  distress pada  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik  tahun  2017-2021, yaitu  model  Fulmer,  model  Grover,  serta  model  Taffler.  Penelitian  tentang  prediksi financial  distress pada  suatu  perusahaan  juga  pernah  diteliti  sebelumnya  dengan  hasil tingkat akurasi yang berbeda-beda. Kusumaningrum (2021) meneliti dengan sampel 30 perusahaan  ritel  global  dan  menggunakan  uji  tingkat  akurasi  dengan  membandingkan enam  model  prediksi  yaitu  model  Altman,  model  Fulmer,  model  Grover,  model Springate,  model  Taffler,  dan  model  Zmijewski.  Berdasarkan  perbandingan  keenam model,  model  Grover  memiliki  persentase  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  sebesar 76,67%. Selanjutnya, penelitian dari Munawarah et al. (2019) menggunakan sampel 34 perusahaan  selama  5  tahun  periode  penelitian.  Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan bahwa  terdapat  perbedaan  keakuratan  dari  model  Altman,  Zmijewski,  Grover,  dan Fulmer. Keakuratan model tertinggi diperoleh oleh model Zmijewski dan model Fulmer dengan  tingkat  akurasi  100%.  Lalu,  penelitian  Farha  (2022)  dengan  sampel  yang digunakan  adalah  93  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  pada  tahun  2012- 2015. Hasil  yang didapatkan dari penelitiannya menunjukkan bahwa model Zmijewski memperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  84%  disusul  oleh  model  Grover  sebesar 82%.  Terakhir  penelitian  dari  Vavrek  et  al.  (2021)  yang  mengambil  sampel  sebanyak 469 perusahaan agrikultur pada tahun 2016. Model yang digunakan dalam penelitiannya adalah  model  Altman,  model  Taffler,  dan  indeks  Bonity.  Berdasarkan  ketiga  model menunjukkan  bahwa  model  Altman  dan  indeks  Bonity  cenderung  menghasilkan evaluasi  pada  469  perusahaan  tidak  terdampak financial  distress .  Sedangkan  untuk model  Taffler  hasil  diperoleh  sebaliknya.  Model  Taffler  memperoleh  hasil  yang menunjukkan rata-rata 469 perusahaan mengalami financial distress .

## Hipotesis
Adapun  kesimpulan  berdasarkan  uraian  tinjauan  pustaka  dan  latar  belakang sebelumnya
dapat  dikemukakan  hipotesis  sebagai  berikut:  (1)  Terdapat  perbedaan  yang  signifikan antara model Fulmer, model Grover, serta model Taffler dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor transportasi dan logistik periode 2017-2020. (2) Terdapat perbedaan tingkat
keakuratan antara model Fulmer, model Grover, serta model Taffler dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor transportasi dan logistik periode 2017-2020.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136

## METODE

## Penentuan populasi dan sampel
Populasi yang diambil oleh peneliti untuk menentukan prediksi financial distress adalah  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik  yang  terdaftar  di  BEI  pada  periode 2017-2020. Dalam penelitian ini, peneliti menetapkan sampel yang akan dipilih dengan teknik purposive sampling . Purposive sampling adalah  teknik  menentukan sampel dari populasi dengan memberikan syarat-syarat atau kriteria tertentu sesuai dengan kehendak peneliti  (Sugiyono,  2015  hlm.  124).  Berikut  merupakan  syarat  atau  kriteria  yang  telah dipertimbangkan peneliti dalam menentukan sampel: (1) Perusahaan sektor transportasi dan  logistik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2017-2020.  (2) Perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik  yang  mempublikasikan  laporan keuangannya secara lengkap selama 4 tahun berturut-turut mulai tahun 2017-2020.

## Teknik pengumpulan data
Jenis  data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder. Data  sekunder  yang  dipergunakan  adalah  laporan  keuangan  perusahaan  sektor transportasi  dan  logistik  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang  telah  diaudit  4  tahun  berturut- turut dari 2017-2020. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari laporan  keuangan  perusahaan  transportasi  dan  logistik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  tahun  2017-2020.  Data  tersebut  diperoleh  dari  laman  BEI  yaitu www.idx.co.id,  website  perusahaan,  dan  sumber  lainnya.  Dalam  menunjang  penelitian ini,  peneliti  mengumpulkan  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  melalui  studi kepustakaan dan dokumentasi.

## Teknik analisis data
Penelitian ini akan  menggunakan analisis statistik deskriptif  untuk  menjelaskan seluruh  variabel  dari  rasio  keuangan  setiap  model  prediksi.  Selanjutnya  akan menggunakan  uji  normalitas  dengan  uji Shapiro-Wilk dikarenakan  sampel  yang  diuji kurang  dari  30  anggota.  Uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  uji statistik non-parametrik yaitu uji Kruskal-Wallis. Setelah dilakukan uji beda maka akan dilanjutkan menggunakan uji tingkat akurasi dengan menggunakan dua tipe error, yaitu error tipe 1 dan error tipe 2.

## HASIL

## Uji statistik deskriptif
Dalam  penelitian  ini,  statistik  deskriptif  akan  digunakan  untuk  menjelaskan seluruh variabel dari rasio keuangan setiap model prediksi, yaitu model Fulmer, model Grover, dan model Taffler. Berikut merupakan hasil dari aplikasi Eviews 12.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Model Prediksi Financial Distress Fulmer Grover Taffler Mean -8.713591 0.014864 0.651080 Median -1.831000 0.106500 -1.621000 Maximum 5.168000 1.840000 45.59000 Minimum -106.5530 -4.096000 -31.15800 Std. Dev. 22.74819 0.963604 14.60555 Observations 88 88 88 Sumber: Eviews 12
Berdasarkan  tabel  34  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa Mean atau  nilai  rata-rata  dari model  Fulmer  selama  periode  pengamatan  adalah  sebesar  -8,7135  yang  mana
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
menunjukkan angka negatif. Rata-rata yang negatif ini mengindikasikan bahwa banyak perusahaan  yang  diprediksi  oleh  Model  Fulmer  mengalami  kondisi financial  distress . Lalu Mean atau  nilai  rata-rata  dari  Model  Grover  adalah  0.0148  yang  berarti menunjukkan  sebagian  besar  perusahaan  yang  dijadikan  sampel  tidak  mengalami financial  distress .  Terakhir,  Model  Taffler  selama  periode  pengamatan  menghasilkan rata-rata  sebesar  0,651  yang  bertanda  bahwa  kebanyakan  perusahaan  yang  diprediksi masuk ke dalam kategori non-distress .

## Uji normalitas
Sebelum  melakukan  uji  hipotesis,  akan  dilakukan  uji  normalitas.  Berikut merupakan  uji  normalitas  dengan  menggunakan  uji  Shapiro-Wilk  W  Test  di  aplikasi STATA 17.
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Shapiro-Wilk Variable Obs Prob>z Fulmer 88 0.00000 Grover 88 0.00000 Taffler 88 0.00000
Sumber: STATA 17
Dengan mengetahui uji normalitas  yang dilakukan ini, maka dapat disimpulkan bahwa  data  dari  ketiga  model  prediksi  tidak  terdistribusi  secara  normal  dikarenakan nilai  Prob>z  yang  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  yaitu  sebesar  5%  atau  0,05.  Maka dari itu selanjutnya akan dilakukan uji statistik non-parametrik yaitu uji Kruskal-Wallis untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  secara  signifikan  antara  model  Fulmer, model Grover, dan model Taffler.

## Uji kruskal-wallis
Sebelum  masuk  ke  dalam  perhitungan  uji  tingkat  Kruskal-Wallis,  masing- masing variabel atau model prediksi harus diubah menjadi data ordinal dan dimasukkan ke  dalam  kategori.  Untuk  model  1  dilambangkan  sebagai  “Fulmer”,  lalu  model  2 sebagai  “Grover”,  dan  model  3  sebagai  “Taffler”.  Berikut  merupakan  hasil  dari  uji Kruskal-Wallis dengan menggunakan aplikasi STATA 17.
Tabel 3. Hasil Uji Beda Kruskal-Wallis Model Obs Rank Sum 1 88 9161.00 2 88 14513.00 3 88 11306.00 Chi2(2) 28.282 Prob 0.0001 Sumber: STATA 17
Dilihat dari nilai Prob. atau signifikansi dari uji beda ini sebesar 0,0001 di mana nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  0,05  atau  5%.  Maka  dari  itu  dapat disimpulkan bahwa di antara Model Fulmer, Model Grover, dan Model Taffler terdapat perbedaan yang signifikan.

## Perbedaan hasil model prediksi financial distress
Apabila  dilihat  berdasarkan  model  Fulmer,  rasio-rasio  yang  memiliki  rata-rata negatif hanya rasio RETA. Rasio RETA sendiri mengindikasikan bahwa seberapa besar
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
saldo laba atau  modal  yang dihasilkan berdasarkan total  aset  perusahaan. Nilai negatif yang  besar  menunjukkan  bahwa  perusahaan  mengalami  defisit  modal  yang  besar  jika dibandingkan  dengan  total  aset  yang  dimiliki.  Selain  itu  rasio  TSTA  dan  EBTTE cenderung  mengalami  penurunan  dan  rasio  TLTA  mengalami  kenaikan  dan  sisanya cenderung  fluktuatif.  Rasio  TSTA  dan  EBTTE  yang  menurun  ini  menandakan  bahwa penjualan/pendapatan yang dihasilkan oleh perusahaan terus menurun selama beberapa tahun yang diakibatkan juga oleh pandemi covid-19 sedangkan untuk rasio TLTA yang meningkat  menandakan  bahwa  total  utang  perusahaan  terus  bertambah  tiap  tahunnya tanpa  diimbangi  dengan  pembelian  asetnya  yang  mana  perusahaan  tidak  dapat membayar  utang-utangnya.  Apabila  rasio  ini  terus  menandakan  hal  yang  sama  hingga beberapa  tahun  ke  depan,  maka  perusahaan  dapat  memasuki  kondisi financial  distress yang berat berujung ke dalam risiko kebangkrutan.
Selanjutnya  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  model  Grover  menunjukkan banyaknya perusahaan yang diprediksi non-distress dibandingkan dengan kedua model lain.  Jika  dilihat  dari  rasio  yang  dihitung,  nilai  rata-rata  negatif  dihasilkan  oleh  rasio WCTA  dan  ROA.  Kedua  rasio  ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  belum  dapat memanfaatkan  asetnya  untuk  memperoleh  modal  dan  pendapatan.  Selain  itu  rasio WCTA  dan  EBITTA  terus  mengalami  penurunan  selama  periode  tahun  2017-2020. Tren  penurunan  ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tidak  dapat  memperoleh  modal kerja dan pendapatan dari aset-aset yang dimilikinya sehingga mengindikasikan bahwa perusahaan kurang efektif dalam  mengelola aset-asetnya. Selain itu, pandemi covid-19 menjadi  penyebab  bahwa  rata-rata  perusahaan  kurang  mendapatkan  penjualan  yang tinggi  sehingga  hal  ini  menyebabkan  perusahaan  masuk  ke  dalam  kondisi financial distress .
Berikutnya,  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  model  Taffler  menunjukkan bahwa  masih  banyak  perusahaan  yang  terjerat  ke  dalam  kondisi financial  distress . Ditinjau  dari  rasio  yang  digunakan,  rasio  EBTCL  pada  tahun  2020  rata-rata  memiliki nilai  negatif.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tidak  mampu  membayar  utang- utangnya  berdasarkan  aktivitas  operasional  yang  dihasilkan  dari earning  before  tax . Selain  itu,  rasio  TLTA  yang  meningkat  juga  menandakan  bahwa  utang  perusahaan bertambah banyak tanpa adanya penambahan total aset yang ada.
Dari  penjelasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang signifikan  dalam  hasil  prediksi  dari  penggunaan  model  Fulmer,  model  Grover,  dan model Taffler yang juga didukung dengan hasil uji beda Kruskal-Wallis. Dalam model Fulmer  perhitungan  difokuskan  kepada  penggunaan  hampir  seluruh  komponen keuangan  seperti  total  aset,  total  utang,  ekuitas,  serta  penjualan  yang  dimiliki perusahaan.  Sedangkan  untuk  model  Grover,  perhitungan  difokuskan  kepada  seberapa besar  perusahaan  dapat  memanfaatkan  aset-asetnya  dan  untuk  model  Taffler, penggunaan  diperhitungkan  menggunakan  total  aset,  total  utang,  serta  beberapa  rasio aktivitas operasional perusahaan seperti earning before tax dan depresiasi.
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  ini  sejalan  dengan  penelitian  Kusumaningrum (2021), Masdiantini & Warasniasih (2020), dan Farha (2022) yang menyebutkan bahwa terdapat  perbedaan  yang signifikan  di  antara  model Fulmer,  model  Grover, dan  model Taffler  sedangkan  hasil  dari  uji  perbedaan  model  prediksi  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  dari  Gunawan  (2021)  yang  menyebutkan  bahwa  variabel  dari  Grover  dan Taffler memiliki korelasi atau hubungan tanpa adanya perbedaan yang signifikan.

## Perbedaan tingkat akurasi model prediksi financial distress
Banyaknya  model  prediksi financial  distress menjadi  pertimbangan  setiap perusahaan  dalam  memilih  model  untuk  mengetahui  kondisi  perusahaan  mereka
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
dikarenakan  setiap  model  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  berbeda-beda.  Untuk mengetahui tingkat akurasi harus dilakukan perhitungan menggunakan rasio yang telah ditetapkan. Berikut ini merupakan hasil perhitungan tingkat akurasi dan kesalahan pada model Fulmer, model Grover, dan model Taffler.
Tabel 4. Perhitungan Tingkat Akurasi Model Fulmer
Tahun Prediksi Benar Prediksi Salah Kesalahan Type I Kesalahan Type II 2017 13 8 1 2018 12 10 0 2019 15 6 1 2020 16 4 2 Total 56 28 4 Jumlah Sampel 88 88 88 Persentase 63,64% 31,82% 4,55% Sumber: data diolah
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  model  Fulmer  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar 63,64%  dalam  memprediksi financial  distress pada  perusahaan transportasi  dan  logistik  pada  periode  tahun  2017-2020.  Dengan  total  88  perusahaan yang  dijadikan sampel,  terdapat  56  prediksi benar  dengan  total  32  prediksi dinyatakan salah. Dari 32 prediksi tersebut 28 prediksi salah dengan kesalahan tipe I dan 4 prediksi kesalahan  tipe  2.  Masing-masing  kesalahan  tipe  I  dan  tipe  II  yang  dihasilkan  adalah sebesar 31,82% dan 4,55%.
Tabel 5. Perhitungan Tingkat Akurasi Model Grover
Tahun Prediksi Benar Prediksi Salah Kesalahan Type I Kesalahan Type II 2017 16 0 5 2018 17 2 3 2019 15 2 5 2020 13 1 7 Total 61 5 20 Jumlah Sampel 88 88 88 Persentase 69,32% 5,68% 22,73% Sumber: data diolah
Menurut  informasi  dari  tabel  di  atas,  disimpulkan  bahwa  model  Grover memperoleh tingkat akurasi sebesar 69,32% dari total 88 perusahaan yang ada di sektor transportasi dan logistik pada tahun 2017-2020. Dengan keseluruhan sampel yang telah diuji, model Grover memprediksi 61 sampel benar, 5 perusahaan dengan kesalahan tipe I, 20 perusahaan dengan kesalahan tipe II, dan 1 perusahaan yang tidak diperhitungkan dikarenakan masuk ke dalam grey zone yaitu emiten ASSA pada tahun 2017 dan 2020. Dari kesalahan tipe I dan tipe II diperoleh persentasenya sebesar masing-masing 5,68% dan 22,73%.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
Tabel 6. Perhitungan Tingkat Akurasi Model Taffler Tahun Prediksi Benar Prediksi Salah Kesalahan Type I Kesalahan Type II 2017 17 4 1 2018 17 5 0 2019 16 4 2 2020 17 3 2 Total 67 16 5 Jumlah Sampel 88 88 88 Persentase 76,14% 18,18% 5,68% Sumber: data diolah
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  dikatakan  bahwa  model  Taffler  mendapatkan persentase  sebesar  76,14%  dalam  memprediksi financial  distress dari  total  88 perusahaan  selama  periode  tahun  2017-2020.  Dari  seluruh  sampel  yang  diuji,  terdapat 67  sampel  yang  diprediksi  benar,  16  sampel  dengan  kesalahan  tipe  I,  dan  5  sampel dengan  kesalahan  tipe  II.  Masing-masing  persentase  kesalahan  tipe  I  dan  tipe  II  yang diprediksi Model Taffler adalah sebesar 18,18% dan 5,68%.
Banyaknya  model  prediksi financial  distress menjadi  pertimbangan  setiap perusahaan  dalam  memilih  model  untuk  mengetahui  kondisi  perusahaan  mereka dikarenakan  setiap  model  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  berbeda-beda.  Untuk mengetahui tingkat akurasi harus dilakukan perhitungan menggunakan rasio yang telah ditetapkan. Pada model Fulmer didapatkan hasil tingkat akurasi sebesar 63,64% dengan tingkat kesalahan tipe I adalah 31,82% dan kesalahan tipe II adalah 4,55%. Lalu model Grover  dihitung  dan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  69,32%  dengan  kesalahan tipe I sebesar 5,68% dan kesalahan tipe II sebesar 22,73%. Terakhir, didapatkan tingkat akurasi  model  Taffler  sebesar  76,14%  dengan  kesalahan  tipe  I  sebesar  18,18%  dan kesalahan tipe II sebesar 5,68%.
Berdasarkan  penjelasan  tingkat  akurasi  tiap  model,  maka  penelitian  ini  sejalan dengan  (Gunawan  (2021),  Vavrek  et  al.  (2021),  Widiasmara  &  Rahayu  (2019)  yang menyatakan  bahwa  model  Taffler  merupakan  model  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi sedangkan  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  oleh  Farha  (2022)  dan Kusumaningrum (2021) yang menyebutkan bahwa model Grover adalah model prediksi financial  distress yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi.  Penelitian  ini  juga  kontras dengan  penelitian  yang  dilakukan  Munawarah  et  al.  (2019)  yang  menyebutkan  bahwa model  Fulmer  adalah  model  yang  paling  akurat  dengan  persentase  tingkat  akurasi sebesar  100%.  Berdasarkan  penjelasan  tingkat  akurasi  tiap  model,  maka  penelitian  ini sejalan  dengan  (Gunawan  (2021),  Vavrek  et  al.  (2021),  Widiasmara  &  Rahayu  (2019) yang  menyatakan  bahwa  model  Taffler  merupakan  model  dengan  tingkat  akurasi tertinggi sedangkan penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian oleh Farha (2022) dan Kusumaningrum (2021) yang menyebutkan bahwa model Grover adalah model prediksi financial  distress yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi.  Penelitian  ini  juga  kontras dengan  penelitian  yang  dilakukan  Munawarah  et  al.  (2019)  yang  menyebutkan  bahwa model  Fulmer  adalah  model  yang  paling  akurat  dengan  persentase  tingkat  akurasi sebesar 100%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pembahasan di atas, peneliti dapat menyimpulkan bahwa Terdapat perbedaan yang signifikan dalam penggunaan model prediksi Fulmer, Grover,
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
dan  Taffler  dalam  memprediksi financial  distress yang  terjadi  pada  perusahaan  sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2017-2020. Berdasarkan uji beda Kruskal-Wallis, didapatkan hasil bahwa terdapat perbedaan  yang signifikan  dalam  hasil  model  prediksi financial  distress yaitu  model  Fulmer,  model Grover,  dan  model  Taffler.  Model  Fulmer  secara  rata-rata  memprediksi  ada  19 perusahaan  yang  masuk  ke  dalam  kondisi distress dan  3  perusahaan  masuk  ke  dalam kondisi non-distress .  Lalu,  untuk  model  Grover  memprediksi  ada  7  perusahaan  yang masuk ke dalam kategori distress , 1 perusahaan diprediksi masuk ke dalam grey zone , dan  14  perusahaan  diprediksi  masuk  ke  dalam  kategori non-distress .  Untuk  model Taffler  sendiri  secara  rata-rata  menyatakan  bahwa  13  perusahaan  masuk  ke  dalam kondisi distress dan  9  perusahaan  masuk  ke  dalam  kondisi non-distress atau  tidak mengalami financial  distress .  Selain  itu,  berdasarkan  uji  tingkat  akurasi  yang  telah dilakukan,  terdapat  perbedaan  di  antara  tingkat  akurasi  model  prediksi.  Model  Taffler merupakan model prediksi dengan tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 76,14%. Lalu tingkat  akurasi  tertinggi  kedua  dihasilkan  oleh  model  Grover  dengan  tingkat  akurasi sebesar  69,32%  dan  tingkat  akurasi  terendah  dihasilkan  oleh  model  Fulmer  dengan akurasi sebesar 63,64%.
Adapun  saran  yang  dapat  bermanfaat  baik  secara  akademis  maupun  praktis, antara  lain  peneliti  selanjutnya  dapat  memperluas  topik  tentang financial  distress dengan  model  prediksi  lain  seperti  CA-Score,  Indeks  Bonity,  Ohlson,  dan  lain-lain. Selain  itu  peneliti  selanjutnya  dapat  memperluas  sampel  dengan  memasukkan  sektor lain  untuk  diuji  atau  menambahkan  periode  waktu  agar  mengetahui financial  distress secara  lengkap.  Untuk  manajemen  perusahaan,  uji  model  prediksi  ini  dapat  berguna sebagai  pertimbangan  dalam  memutuskan  strategi  ke  depannya  dan  dapat  mengoreksi rasio  apa  yang  menyebabkan  perusahaan  masuk  ke  dalam  kondisi financial  distress. Terakhir bagi investor, prediksi kondisi financial distress ini berguna untuk mengetahui apakah perusahaan sedang mengalami kondisi tersebut atau tidak sehingga bisa menjadi salah  satu acuan dalam  keputusan  berinvetasi serta  bebasnya  ancaman risiko  pinjaman dana.  Selain  itu  dengan  penelitian  ini  investor  dapat  memilih  model  dengan  tingkat akurasi tertinggi sebagai  acuan  dalam  menganalisis perusahaan sektor  transportasi dan logistik.

## REFERENSI
Ari,  C.  S.  (2017).  Pengaruh  Rasio  Likuiditas  dan  Profitabilitas  terhadap  Nilai Perusahaan pada Sub Sektor Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 21–25. Baridwan, Z. (2015). Akuntansi Intermediate (Edisi Kede). BPFE Yogyakarta. Brigham, E. F., & Houston, J. (2019). Fundamentals of Financial Management. In The Journal of Finance (Vol. 34, Issue 5). Cengage Learning.
Effendi, R. (2018). Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Metode Altman, Springate, Zmijewski, Foster, Dan Grover Pada Emiten Jasa Transportasi. Jurnal Parsimonia , 4 (3), 307–318.
Farha. (2022). Solid – Volume 12 No 1 Januari 2022 Perbandingan Tingkat Keakuratan Model Prediksi Solid – Volume 12 No 1 Januari 2022 Liabilities ) . 12 (1), 1–7.
Gunawan,  D.  (2021).  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Taffler  Dan Grover Pada Perusahaan Yang Terdampak Pandemi Covid-19. Nuevos Sistemas de Comunicación e Información , 2013–2015. Hanafi, M. M. (2010). Manajemen Keuangan. Edisi Pertama.
Heni,  H.  (2017).  Analisis  Prediksi  Financial  Distress  berdasarkan  Model  Altman  dan Grover pada Perusahaan Manufaktur. Riset Ekonomi Manajemen , 0668 .
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1136
Indri,  E.  H.  (2012).  Kekuatan  Rasio  Keuangan  dlam  Memprediksi  Kondisi  Financial Distress  Perusahaan  Manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI. Jurnal  Dinamika Akuntansi.
Indriyanti, M. (2019). The Accuracy of Financial Distress Prediction Models: Empirical Study on the World’s 25 Biggest Tech Companies in 2015–2016 Forbes’s Version. KnE Social Sciences , 3 (11), 442.
Investasi,  K.  (2019).  Asing  Masih  akan  Memburu  Investasi  Logistik  di  RI.  Bkpm. https://www.bkpm.go.id/id/publikasi/detail/berita/asing-masih-akan-memburu- investasi-logistik-di-ri
Irama,  O.  N.  (2018).  Pengaruh  Potensi  Kebangkrutan  Terhadap  Harga  Saham  Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Ova Novi Irama. Jurnal Bisnis Net , 1 (1), 2021–3982.
Kusumaningrum,  T.  M.  (2021).  Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Model-Model  Prediksi Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Yang  Termasuk  Kantar  ’  S  2020  Top  30 Global Retails ( EUR ) JIMEA | Jurnal Ilmiah MEA ( Manajemen , Ekonomi , dan Akuntansi  ). Jurnal  Ilmiah  MEA  (Manajemen,  Ekonomi,  Dan  Akuntansi) , 5 (3), 1309–1327.
Masak,  F.,  &  Noviyanti,  S.  (2019).  Pengaruh  Karakteristik  Komite  Audit  terhadap Financial Distress. 3 (3), 237–247.
Masdiantini,  P.  R.,  &  Warasniasih,  N.  M.  S.  (2020).  Laporan  Keuangan  dan  Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. Jurnal Ilmiah Akuntansi , 5 (1), 196.
Munawarah, M., Wijaya, A., Fransisca, C., Felicia, F., & Kavita, K. (2019). Ketepatan Altman  Score,  Zmijewski  Score,  Grover  Score,  dan  Fulmer  Score  dalam menentukan  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Trade  and  Service. Owner , 3 (2), 278.
Pangestuti,  D.  C.  (2018).  Manajemen  Risiko.  In Angewandte  Chemie  International Edition, 6(11), 951–952.
Putri,  R.,  &  Werastuti,  D.  N.  S.  (2021).  Analisis  Model  Fulmer  Dan  Grover  Dalam Memprediksi  Financial  Distress  Pada  Industri  Barang  Konsumsi. JIMAT  (Jurnal Ilmiah Mahasiswa 2 , 733–745.
Setiawanta,  Y.,  &  Hakim,  M.  A.  (2019).  Apakah  sinyal  kinerja  keuangan  masih terkonfirmasi? : Studi empiris lembaga keuangan di PT. BEI. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 22 (2), 289–312.
Sugiyono.  (2015).  Metode  Penelitian  Pendidikan.  Bandung.  In Metode  Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D) .
Syaizamari,  R.  A.  F.  (2017).  Peranan  Rasio  Keuangan  Terhadap  Kondisi  Financial Distress  Perusahaan  Manufaktur  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (Bei). Journal  of Chemical Information and Modeling , 110 (9), 1689–1699.
Vavrek,  R.,  Vozárová,  I.  K.,  &  Kotulič,  R.  (2021).  Evaluating  the  financial  health  of agricultural  enterprises  in  the  conditions  of  the  slovak  republic  using  bankruptcy models. Agriculture (Switzerland) , 11 (3).
Widiasmara, A., & Rahayu, H. C. (2019). Perbedaan Model Ohlson, Model Taffler dan Model  Springate  dalam  Memprediksi  Financial  Distress. INVENTORY :  Jurnal Akuntansi , 3 (2), 141–158.